Documentación

Francisco Meneses

24-11-2021

Presentación

El Panel Experimental de Economía Moral (n = 2032) es una encuesta de dos olas que aborda temáticas de la justicia distributiva como las percepciones y preferencias sobre la desigualdad, las creencias meritocraticas y las creencias en torno a los impuestos.

Este estudio contiene distintos diseños experimentales y un conjunto de escalas sobre la temática. Esta base contiene:

  • Un experimento de exposición a la desigualdad y a la disminución de la pobreza
  • Un experimento sobre brecha salarial entre géneros.
  • Una experimento de encuesta factorial sobre las características de los contribuyentes que afectan la preferencia y percepción de los ciudadanos sobre la cantidad de impuestos que pagan y deberían pagar.

Metadatos

Metadatos de citas

Campo Información de los datos
Doi por definir
Fecha publicación 6 de mayo
Titulo El Panel Experimental de Economía Moral
Contacto
Descripción El proyecto busca comprender distintos aspectos de las creencias economicas de los ciudadanaos. Para ello el estudio incluye un conjunto de experimentos y baterias que responden a las creencias económicas en tematicas como la meritocracia, la redistribución, la distribución, la desigualdad de genero y los impuestos.
Tema Ciencias sociales
Depositor Investigación reproducible, Centro de Estudios de Cohesión y Conflicto Social COES
Fecha deposito por definir

Metadatos de ciencias sociales

Campo Información de los datos
Unidad de Análisis Individual
Universo Hombres y mujeres, chilenos o extranjeros, de 15 a 75 años, participantes en la lista de encuestables de Netquest y habitantes de las Comunas del Gran Santiago y de Grandes Ciudades de Chile (sobre 100.000 habitantes)
Método de tiempo Longitudinal de dos olas
Recolector de datos Netquest
Frecuencia panel de dos olas mensuales ( Noviembre y Diciembre del 2020).
Procedimiento de muestreo Muestra a aleatoria entre participantes de la bolsa de respondientes de encuestas de Netquest. Para mejorar la representatividad de la muestra se utilizaron cuotas demográficas de género, sexo y educación.
Tamaño de muestra objetivo 2032
Modo de colección Entrevistas online mediante la plataforma Qualtrics
Tipo de instrumento de investigación Estudio cuantitativo con 2 experimentos, una encuesta factorial y un cuestionario estructurado, compuesto por preguntas cerradas de opción simple o múltiple.

Ficha tecnica

Campo Información de los datos
Financiamiento Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo mediante el Fondecyt 1160921
Autores Juan Carlos Castillo, Luis Maldonado, Jorge Atria, Julio Iturra, Anais Herrera
Empresa recolectora de casos Netquest
Universo Chilenos y chilenas de tales características
Población Lista de contactos a encuestar de NETQUEST
Unidad de muestreo Chilenos y chilenas
Fecha de creación Primera ola: 2020-09-02 / 2020-09-26 ; Segunda ola: 2020-10-01 / 2020-10-19
Formato Encuesta en línea programada en Qualtrics
Cobertura
Tecnica de recolección Muestra a aleatoria entre participantes de la bolsa de respondientes de encuestas de Netquest. Para mejorar la representatividad de la muestra se utilizaron cuotas demográficas de género, sexo y educación.
Objetivo de la encuesta El proyecto busca comprender distintos aspectos de las creencias economicas de los ciudadanaos. Para ello el estudio incluye un conjunto de experimentos y baterias que responden a las creencias económicas en tematicas como la meritocracia, la redistribución, la distribución, la desigualdad de genero y los impuestos.

Manual de usuario

Contenido longitudinal

La presente encuesta contiene un conjunto de baterías relativas a las creencias de los ciudadanos sobre economía. A continuación, se exponen las baterías principales del estudio y su presencia en cada una de las olas.

Variable Nombre o “Prefijo” Ola 1 Ola 2
Estatus subjetivo “estsubj_” X X
Percepción meritocrática (Get ah head) “get_ah_” X
Preferencia redistributiva redist X
Confianza uso de impuestos “conf_imp” X
Check conocimiento salario bruto check_sbruto X X
Preferencias y percepciones meritocraticas “merit_” X
Atribuciones de pobreza y riqueza “atrib_” X

Además de las baterías señaladas, esta base de datos tiene un conjunto de diseños experimentales. A continuación, se expone la presencia de cada uno en las distintas olas de la encuesta.

Diseño Ola 1 Ola 2
Experimento de información X
Experimento de brechas salariales X X
Experimento de encuesta factorial de impuestos X X

Experimento brecha salarial de genero

En este experimento los encuestados son divididos en dos grupos aleatorios. A ambos se le pregunta su percepción y preferencia sobre el salario de un gerente de una gran empresa y un trabajador no calificado. Los dos grupos aleatorios se diferencian en el genero de el o la gerente y el o la trabajadora. A un 50% se le pregunta por la diferencia entre gerentes y trabajadores (en masculino), mientras que el otro 50% se le pregunta por la diferencia salarial entre gerentas y trabajadoras (En femenino).

A partir de estos datos es posible generar distintos tipos de brechas salariales, viendo las diferencias percibidas y preferidas entre trabajadores y gerentes, trabajadores y trabajadoras, gerentes y gerentas, entre otras posibles combinaciones.

Las variables asociadas a este experimento se presentan a continuación:

  • sal_perc_ger_h: Salario percibido de un gerente hombre

  • sal_perc_obr_h: Salario percibido de un obrero hombre

  • sal_perc_ger_h: Salario justo de un gerente hombre

  • sal_perc_obr_h: Salario justo de un obrero hombre

  • sal_perc_ger_m: Salario percibido de una gerente mujer

  • sal_perc_obr_m: Salario percibido de una obrera mujer

  • sal_perc_ger_m: Salario justo de una gerente mujer

  • sal_perc_obr_m: Salario justo de una obrera mujer

Experimento crecimiento-desigualdad-pobreza

Un de los componentes de la encuesta es el experimento sobre información económica. Este consiste en exponer aleatoriamente a los encuestados a tres estímulos distintos (Dos tratamientos y un control). Dada la aleatoriedad cada grupo debería tener un 33%. Los tratamientos contienen información objetiva y confiable sobre la economía.

  • El primer tratamiento expone el nivel de desigualdad de chile en comparación con los países de la región.
  • El segundo tratamiento expone la disminución de la pobreza entre el año 1990 y el 2015.
  • El control expone información sobre la disminución del consumo del tabaco entre el 2017.

En cada estimulo se presenta información con fuentes fiables. Esta información viene dividida en distintas laminas que contienen tanto imágenes como texto. En la siguiente imagen se puede observar las imágenes principales de cada estimulo (Para agrandar la imagen se debe seleccionarla con el cursor).

Se puede saber a que estimulo fue expuesto el encuestado mediante la variable “experiment”. Las categorías de respuesta de la variable son “Control cigarrillos” (33%), “Tratamiento desigualdad” (29,5%) y ” Tratamiento pobreza” (33,5%).

Encuesta factorial

Percepciones y preferencias sobre los impuestos a la renta. FONDECYT 1160921. Economía moral de la meritocracia y preferencias redistributivas.
El presente proyecto de investigación tiene por objetivo identificar cuáles son las características de los contribuyentes que los ciudadanos consideran relevantes al decidir el monto que debería pagar en impuesto a la renta. Para este propósito se ha diseñado una encuesta factorial, donde en cada viñeta se presentará una caracterización de un perfil ficticio y dos preguntas: “¿Cuánto cree usted que la persona descrita paga actualmente en impuesto a la renta?” y "¿Cuánto cree usted que la persona descrita debería pagar en impuesto a la renta?. En la siguiente tabla se presentan las dimensiones y los niveles de las viñetas.
Dimensiones Operacionalización Niveles
Sexo 1. Hombre
2. Mujer
————– ——————- ——————
Apellido 1. Español
2. Vasco-Castellano
3. Europeo
4. Indígena
————– ——————- ——————
Edad 1. 35 años
2. 45 años
3. 55 años
————– ——————- ——————
Nivel socioeconómico Dependencia de la escuela 1. Municipal
de origen a la que asistió 2. Subvencionado
3. Particular
————– ——————- ——————
Nivel educativo 1. Educación básica completa
2. Educación media completa
3. Educación técnico-profesional completa
4. Educación universitaria completa
5. Estudios de postgrado
————– ——————- ——————
Necesidades Cantidad de hijos 1. No tiene hijos
2. Tiene 1 hijo
3. Tiene 2 hijos
4. Tiene 5 hijos
————– ——————- ——————
Educación de la madre 1. Educación básica completa
2. Educación media completa
3. Educación técnico-profesional completa
4. Educación universitaria completa
5. Estudios de postgrado
————– ——————- ——————
Ingresos Ingresos mensuales 1. $320.500
2. $655.000
3. $1.200.000
4. $2.500.000
5. $4.300.000
Las frases que se presentan en las viñetas fueron generadas a partir de un procedimiento que selecciona las combinaciones entre los niveles de las dimensiones (se explicará en detalle más adelante). Con el objetivo de que no se repitiesen constantemente los mismos apellidos y edades durante la encuesta, se hizo una programación en Qualtrics para que el apellido y la edad que se presente en la viñeta se seleccione al azar desde una lista de posibilidades que se asoció a cada nivel. A continuación se presenta la lista de apellidos y edades que se presentaron de forma aleatoria
Apellidos
  • Español: González, Muñoz, Rojas, Díaz, Pérez, Figueroa, Reyes, Correa, Bravo, Vergara, Zúñiga, Valenzuela, Molina, Castro, Escobar, Salas, Campos, Gallardo, Gaete y Fuenzalida. Estos apellidos fueron seleccionados de un artículo donde se mencionan varios apellidos asociados al linaje español en Chile. (Vázquez de Acuña, 1986).
  • Vasco-castellano: Amunategui, Madariaga, Zañartu, de Sasia, Errázuriz, Irarrázaval, Astaburuaga, Ariztía, Tagle, Enríquez, Vicuña, Larraín, Echenique, Undurraga, Otero, Ampuero, Baquedano y Casanova. La mayoría de los apellidos seleccionados aparece en la lista de los “50 apellidos con mayor porcentaje de profesionales de prestigio” expuesta en un estudio del PNUD (2017). Los apellidos incorporados desde esa lista fueron evaluados a partir del artículo de Fernández (2010) sobre el linaje Vasco en Chile. Se incorporó un par de apellidos que no aparece en la primera lista, pero sí en el artículo de Fernández.
  • Europeo: Zegers, Schmidt, Edwards, Moore, Petersen, Klein, Hitschfeld, Moller, Lyon, Neumann, Hott, Richards, Campbell, Werner, Bunster, Walker y Niklitschek. Todos estos apellidos fueron seleccionados desde la lista de “50 apellidos con mayor porcentaje de profesionales de prestigio” (PNUD, 2017, p.34).
  • Indígena: Mariman, Huenchual, Colipi, Carilao, Caripan, Maliqueo, Huenulef, Llanquiman, Lincopi, Melinao, Huaiquipan, Lienlaf, Catrinao, Cheuqueman, Huenchu, Cayupan, Huenten, Levican, Huaiquimil y Pailahueque. Todos estos apellidos fueron seleccionados a partir de la lista de “50 apellidos donde no hay un solo profesional de prestigio” (PNUD, 2017, p.34).
    Edades
  • 35: 33, 35 y 37 años.
  • 45: 43, 45 y 47 años.
  • 55: 53, 55 y 57 años.

Introducción a la encuesta

Cabe destacar que, antes de comenzar a presentarle las viñetas al encuestado, se le presentó el siguiente mensaje de introducción:
"En este cuestionario se le presentarán 12 descripciones de personas junto con dos preguntas: (1) ¿Cuánto cree usted que la persona descrita paga actualmente en impuesto a la renta? y (2) ¿Cuánto cree usted que la persona descrita debería pagar en impuesto a la renta? A continuación se muestra un ejemplo de cómo debe contestar las preguntas.
Ejemplo

Antes de responder, por favor, lea la siguiente información con atención. En Chile existen distintos tipos de impuestos, algunos de los más comunes son el IVA (recargo del 19% al precio de cualquier producto o servicio), el impuesto a los combustibles y el impuesto a la renta (mensualmente quienes reciben rentas por trabajo deben pagar un impuesto según sus ingresos). Es necesario aclarar que el pago de las cotizaciones previsionales y de salud (AFP y FONASA o ISAPRE) no es lo mismo que el impuesto a la renta."

Trabajo con la encuesta factorial

Para trabajar con la encuesta factorial es necesario reestructurar la base de datos, haciendo que esta pase de tener como unidad a los sujetos a tener como unidad a las viñetas.
Para obtener una base de datos con estas características se puede ejecutar el siguiente código.

# Codigo para trabajo con encuesta factorial 

Libro de codigos

Data Frame Summary

data_SPSS

Dimensions: 2032 x 664
Duplicates: 0
Variable Label Stats / Values Freqs (% of Valid) Graph Missing
StartDate_o1 [POSIXct, POSIXt] Start Date
min : 2020-09-02 08:55:02
med : 2020-09-08 15:51:30
max : 2020-09-26 11:20:29
range : 24d 2H 25M 27S
2026 distinct values 0 (0.0%)
EndDate_o1 [POSIXct, POSIXt] End Date
min : 2020-09-02 09:01:43
med : 2020-09-08 18:00:15
max : 2020-09-26 12:35:45
range : 24d 3H 34M 2S
2025 distinct values 0 (0.0%)
Status_o1 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Response Type 1 distinct value
0:2032(100.0%)
0 (0.0%)
Progress_o1 [numeric] Progress
Mean (sd) : 94.4 (20.6)
min ≤ med ≤ max:
0 ≤ 100 ≤ 100
IQR (CV) : 0 (0.2)
20 distinct values 0 (0.0%)
Duration__in_seconds__o1 [numeric] Duration (in seconds)
Mean (sd) : 9148.7 (49541.4)
min ≤ med ≤ max:
14 ≤ 1126 ≤ 571318
IQR (CV) : 883.5 (5.4)
1406 distinct values 0 (0.0%)
Finished_o1 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Finished
Min : 0
Mean : 0.9
Max : 1
0:263(12.9%)
1:1769(87.1%)
0 (0.0%)
RecordedDate_o1 [POSIXct, POSIXt] Recorded Date
min : 2020-09-02 09:01:44
med : 2020-09-09 22:13:50
max : 2020-09-26 12:35:46
range : 24d 3H 34M 2S
2028 distinct values 0 (0.0%)
ResponseId_o1 [character] Response ID
1. R_02Lys3s8jn4PdE5
2. R_033GyDK30xb6gdH
3. R_03p0wuMkrpToILf
4. R_064jkpNOlaYcGPf
5. R_06qMp6zf8ZEZIpX
6. R_07cPh4p113Z895D
7. R_07LT1Y03NruzNex
8. R_07Z7CmkEF3vFizD
9. R_08LTaIkyW03Rjxv
10. R_0cFe37LrUu20ZYl
[ 2022 others ]
1(0.0%)
1(0.0%)
1(0.0%)
1(0.0%)
1(0.0%)
1(0.0%)
1(0.0%)
1(0.0%)
1(0.0%)
1(0.0%)
2022(99.5%)
0 (0.0%)
consen_o1 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] PROYECTO ECONOMÍA MORAL DE LA MERITOCRACIA Y PREFERENCIAS REDISTRIBUTIVAS INFORMACIÓN Usted ha sido invitado(a) a participar en la investigación “Economía moral de la meritocracia y preferencias redistributivas.” Su objetivo es analiz 1 distinct value
1:2032(100.0%)
0 (0.0%)
sexo_o1 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] ¿Cuál es su sexo?
Min : 1
Mean : 1.5
Max : 2
1:955(47.3%)
2:1064(52.7%)
13 (0.6%)
edad_o1 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] ¿Cuál es su edad?
Mean (sd) : 3.3 (1.5)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 3 ≤ 6
IQR (CV) : 2 (0.4)
1:246(12.2%)
2:397(19.7%)
3:463(22.9%)
4:424(21.0%)
5:330(16.3%)
6:159(7.9%)
13 (0.6%)
educ_o1 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] ¿Cuál es su mayor nivel educacional alcanzado?
Mean (sd) : 6.4 (1.7)
min ≤ med ≤ max:
2 ≤ 6 ≤ 10
IQR (CV) : 3 (0.3)
2:8(0.4%)
3:26(1.3%)
4:74(3.7%)
5:817(40.5%)
6:222(11.0%)
7:311(15.4%)
8:223(11.0%)
9:273(13.5%)
10:65(3.2%)
13 (0.6%)
preg_control [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Entre el año 2003 y el año 2017, el consumo de cigarrillo en Chile
Mean (sd) : 2.8 (0.6)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 3 ≤ 3
IQR (CV) : 0 (0.2)
1:56(8.4%)
2:31(4.7%)
3:578(86.9%)
1367 (67.3%)
preg_t_desig [haven_labelled, vctrs_vctr, double] En comparación con los países de la OCDE, la desigualdad de ingresos en Chile
Mean (sd) : 2.6 (0.7)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 3 ≤ 3
IQR (CV) : 1 (0.3)
1:102(15.4%)
2:69(10.4%)
3:493(74.2%)
1368 (67.3%)
preg_t_pob [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Entre el año 1990 y el año 2015, el porcentaje de pobres en Chile
Mean (sd) : 3.7 (0.6)
min ≤ med ≤ max:
2 ≤ 4 ≤ 4
IQR (CV) : 0 (0.2)
2:69(10.2%)
3:47(7.0%)
4:559(82.8%)
1357 (66.8%)
get_ah_1 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Para surgir en la vida, ¿cuán importante cree usted que es? - Haber accedido a una educación de calidad
Mean (sd) : 4.1 (0.9)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 4 ≤ 5
IQR (CV) : 1 (0.2)
1:18(0.9%)
2:76(3.8%)
3:349(17.6%)
4:721(36.3%)
5:820(41.3%)
48 (2.4%)
get_ah_2 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Para surgir en la vida, ¿cuán importante cree usted que es? - Provenir de una familia rica o con muchos recursos
Mean (sd) : 2.7 (1.3)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 2 ≤ 5
IQR (CV) : 2 (0.5)
1:389(19.6%)
2:621(31.3%)
3:420(21.2%)
4:308(15.5%)
5:246(12.4%)
48 (2.4%)
get_ah_3 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Para surgir en la vida, ¿cuán importante cree usted que es? - Que usted tenga un buen nivel de educación
Mean (sd) : 4.1 (0.9)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 4 ≤ 5
IQR (CV) : 1 (0.2)
1:14(0.7%)
2:64(3.2%)
3:394(19.9%)
4:773(39.0%)
5:739(37.2%)
48 (2.4%)
get_ah_4 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Para surgir en la vida, ¿cuán importante cree usted que es? - El trabajo duro
Mean (sd) : 3.8 (1)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 4 ≤ 5
IQR (CV) : 2 (0.3)
1:21(1.1%)
2:185(9.3%)
3:519(26.2%)
4:710(35.8%)
5:549(27.7%)
48 (2.4%)
get_ah_5 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Para surgir en la vida, ¿cuán importante cree usted que es? - Haber alcanzado un buen nivel de educación
Mean (sd) : 4.1 (0.9)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 4 ≤ 5
IQR (CV) : 2 (0.2)
1:7(0.4%)
2:79(4.0%)
3:423(21.3%)
4:738(37.2%)
5:737(37.1%)
48 (2.4%)
get_ahead_DO_get_ah_1 [numeric] Para surgir en la vida, ¿cuán importante cree usted que es? - Display Order get_ah_1 1 distinct value
5:1984(100.0%)
48 (2.4%)
get_ahead_DO_get_ah_2 [numeric] Para surgir en la vida, ¿cuán importante cree usted que es? - Display Order get_ah_2
Mean (sd) : 3 (0.8)
min ≤ med ≤ max:
2 ≤ 3 ≤ 4
IQR (CV) : 2 (0.3)
2:658(33.2%)
3:670(33.8%)
4:656(33.1%)
48 (2.4%)
get_ahead_DO_get_ah_3 [numeric] Para surgir en la vida, ¿cuán importante cree usted que es? - Display Order get_ah_3
Mean (sd) : 3 (0.8)
min ≤ med ≤ max:
2 ≤ 3 ≤ 4
IQR (CV) : 2 (0.3)
2:655(33.0%)
3:670(33.8%)
4:659(33.2%)
48 (2.4%)
get_ahead_DO_get_ah_4 [numeric] Para surgir en la vida, ¿cuán importante cree usted que es? - Display Order get_ah_4
Mean (sd) : 3 (0.8)
min ≤ med ≤ max:
2 ≤ 3 ≤ 4
IQR (CV) : 2 (0.3)
2:671(33.8%)
3:644(32.5%)
4:669(33.7%)
48 (2.4%)
get_ahead_DO_get_ah_5 [numeric] Para surgir en la vida, ¿cuán importante cree usted que es? - Display Order get_ah_5 1 distinct value
1:1984(100.0%)
48 (2.4%)
check_sbruto_o1 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] ¿Qué entiende usted por salario bruto?
Min : 1
Mean : 1.9
Max : 2
1:247(13.8%)
2:1539(86.2%)
246 (12.1%)
ess_ind_o1 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] ¿Dónde se ubicaría usted en la sociedad chilena?
Mean (sd) : 41.7 (1.7)
min ≤ med ≤ max:
36 ≤ 42 ≤ 46
IQR (CV) : 2 (0)
11 distinct values 249 (12.3%)
estsubj_familiar_o1 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Estatus subjetivo familia origen
Mean (sd) : 4.8 (1.9)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 5 ≤ 11
IQR (CV) : 2 (0.4)
11 distinct values 1432 (70.5%)
estsubj_hijos_o1 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Estatus subjetivo hijos
Mean (sd) : 6.7 (1.9)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 7 ≤ 11
IQR (CV) : 2 (0.3)
11 distinct values 1432 (70.5%)
estsubj_ind_pas_o1 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Estatus subjetivo individual pasado (2000)
Mean (sd) : 5 (1.8)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 5 ≤ 11
IQR (CV) : 2 (0.4)
11 distinct values 1440 (70.9%)
estsubj_ind_futu_o1 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Estatus subjetivo individual futuro (2040)
Mean (sd) : 6 (1.9)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 6 ≤ 11
IQR (CV) : 2 (0.3)
11 distinct values 1441 (70.9%)
soc_pres_o1 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Respecto a la sociedad chilena del presente, ¿dónde se ubican la mayoría de los chilenos?
Mean (sd) : 4.9 (1.5)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 5 ≤ 11
IQR (CV) : 2 (0.3)
11 distinct values 1443 (71.0%)
soc_past_o1 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Pensando en la sociedad chilena del año 2000, ¿dónde se ubicaban la mayoría de los chi
Mean (sd) : 4.9 (1.6)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 5 ≤ 11
IQR (CV) : 2 (0.3)
11 distinct values 1443 (71.0%)
soc_futu_o1 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Ahora, imagine la sociedad chilena de 2040 ¿dónde se ubicarán la mayoría de los chileno
Mean (sd) : 5.7 (1.9)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 6 ≤ 11
IQR (CV) : 3 (0.3)
11 distinct values 1444 (71.1%)
sal_perc_ger_h_o1 [character] El gerente de una gran empresa nacional
1. (Empty string)
2. $5.000.000
3. $10.000.000
4. $20.000.000
5. $4.000.000
6. $3.000.000
7. $8.000.000
8. $15.000.000
9. $6.000.000
10. $7.000.000
[ 76 others ]
1145(56.3%)
117(5.8%)
86(4.2%)
65(3.2%)
64(3.1%)
51(2.5%)
51(2.5%)
48(2.4%)
46(2.3%)
45(2.2%)
314(15.5%)
0 (0.0%)
sal_perc_obr_h_o1 [character] Un trabajador no especializado de una empresa nacional
1. (Empty string)
2. $400.000
3. $350.000
4. $500.000
5. $320.000
6. $300.000
7. $450.000
8. $600.000
9. $1.000.000
10. $800.000
[ 60 others ]
1145(56.3%)
125(6.2%)
122(6.0%)
97(4.8%)
82(4.0%)
78(3.8%)
65(3.2%)
45(2.2%)
25(1.2%)
22(1.1%)
226(11.1%)
0 (0.0%)
sal_just_ger_h_o1 [character] El gerente de una gran empresa nacional
1. (Empty string)
2. $5.000.000
3. $3.000.000
4. $4.000.000
5. $2.000.000
6. $10.000.000
7. $8.000.000
8. $2.500.000
9. $6.000.000
10. $7.000.000
[ 64 others ]
1145(56.3%)
133(6.5%)
99(4.9%)
81(4.0%)
79(3.9%)
54(2.7%)
48(2.4%)
43(2.1%)
38(1.9%)
33(1.6%)
279(13.7%)
0 (0.0%)
sal_just_obr_h_o1 [character] Un trabajador no especializado de una empresa nacional
1. (Empty string)
2. $500.000
3. $600.000
4. $1.000.000
5. $800.000
6. $700.000
7. $650.000
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9. $400.000
10. $450.000
[ 53 others ]
1145(56.3%)
168(8.3%)
133(6.5%)
94(4.6%)
73(3.6%)
67(3.3%)
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36(1.8%)
33(1.6%)
30(1.5%)
209(10.3%)
0 (0.0%)
sal_perc_ger_m_o1 [character] La gerenta de una gran empresa nacional
1. (Empty string)
2. $5.000.000
3. $4.000.000
4. $3.000.000
5. $8.000.000
6. $10.000.000
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8. $15.000.000
9. $2.500.000
10. $2.000.000
[ 82 others ]
1142(56.2%)
132(6.5%)
78(3.8%)
72(3.5%)
58(2.9%)
56(2.8%)
44(2.2%)
39(1.9%)
39(1.9%)
35(1.7%)
337(16.6%)
0 (0.0%)
sal_perc_obr_m_o1 [character] Una trabajadora no especializada de una empresa nacional
1. (Empty string)
2. $350.000
3. $400.000
4. $500.000
5. $300.000
6. $320.000
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8. $600.000
9. $700.000
10. $1.000.000
[ 66 others ]
1142(56.2%)
144(7.1%)
134(6.6%)
100(4.9%)
75(3.7%)
74(3.6%)
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34(1.7%)
17(0.8%)
16(0.8%)
252(12.4%)
0 (0.0%)
sal_just_ger_m_o1 [character] La gerenta de una gran empresa nacional
1. (Empty string)
2. $5.000.000
3. $3.000.000
4. $2.000.000
5. $4.000.000
6. $2.500.000
7. $10.000.000
8. $6.000.000
9. $1.500.000
10. $8.000.000
[ 69 others ]
1142(56.2%)
148(7.3%)
105(5.2%)
80(3.9%)
78(3.8%)
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264(13.0%)
0 (0.0%)
sal_just_obr_m_o1 [character] Una trabajadora no especializada de una empresa nacional
1. (Empty string)
2. $500.000
3. $600.000
4. $1.000.000
5. $700.000
6. $800.000
7. $400.000
8. $450.000
9. $650.000
10. $550.000
[ 60 others ]
1142(56.2%)
168(8.3%)
130(6.4%)
85(4.2%)
78(3.8%)
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41(2.0%)
41(2.0%)
35(1.7%)
28(1.4%)
209(10.3%)
0 (0.0%)
redist [haven_labelled, vctrs_vctr, double] A continuación le vamos a hacer algunas preguntas sobre el Estado y el gobierno en Chile. El Estado chileno debe implementar políticas firmes para reducir la desigualdad de ingresos entre ricos y pobres. ¿Hasta qué punto está de acuerdo o en desacuerd
Mean (sd) : 6.1 (1.7)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 7 ≤ 7
IQR (CV) : 1 (0.3)
1:103(5.8%)
2:21(1.2%)
3:43(2.4%)
4:87(4.9%)
5:157(8.8%)
6:164(9.2%)
7:1201(67.6%)
256 (12.6%)
conf_imp1 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] ¿Con qué frecuencia usted piensa que puede confiar en que el gobierno hace lo correcto con respecto a la forma como gasta el dinero de los impuestos?
Mean (sd) : 1.7 (0.7)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 2 ≤ 4
IQR (CV) : 1 (0.4)
1:752(42.4%)
2:814(45.9%)
3:168(9.5%)
4:40(2.3%)
258 (12.7%)
conf_imp2 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] ¿Con qué frecuencia usted piensa que puede confiar que el gobierno hace lo correcto respecto de la forma como recauda el dinero de los impuestos?
Mean (sd) : 1.8 (0.8)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 2 ≤ 4
IQR (CV) : 1 (0.4)
1:675(38.0%)
2:804(45.3%)
3:234(13.2%)
4:61(3.4%)
258 (12.7%)
gendsal [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Impuesto a hombres para salario doméstico en mujeres
Mean (sd) : 4.2 (2.3)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 4 ≤ 7
IQR (CV) : 5 (0.6)
1:427(24.1%)
2:133(7.5%)
3:136(7.7%)
4:217(12.2%)
5:252(14.2%)
6:125(7.1%)
7:483(27.2%)
259 (12.7%)
pos_pol [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Cambiando de tema, tradicionalmente en nuestro país la gente define las posiciones políticas como más cercanas a la izquierda, al centro o a la derecha. Usando una escala de 0 a 10 donde 0 es ser de “izquierda”, 5 es ser de “centro” y 10 es ser
Mean (sd) : 5.4 (2.4)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 6 ≤ 11
IQR (CV) : 2 (0.4)
11 distinct values 528 (26.0%)
pos_pol_indp_ning [haven_labelled, vctrs_vctr, double] .
Min : 1
Mean : 1.6
Max : 2
1:387(37.3%)
2:651(62.7%)
994 (48.9%)
comuna_o1 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] ¿En qué comuna vive?
Mean (sd) : 193.4 (92.5)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 188 ≤ 342
IQR (CV) : 145 (0.5)
82 distinct values 272 (13.4%)
act_prin_o1 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] ¿Cuál de estas situaciones describe mejor su actividad principal durante el último mes?
Mean (sd) : 3.2 (2.4)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 2 ≤ 9
IQR (CV) : 5 (0.8)
1:761(43.0%)
2:205(11.6%)
3:69(3.9%)
4:127(7.2%)
5:140(7.9%)
6:236(13.3%)
7:185(10.4%)
8:24(1.4%)
9:24(1.4%)
261 (12.8%)
cant_hogar_o1 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] ¿Cuántas personas viven permanentemente en su hogar? INCLUYA GUAGUAS, NIÑOS, ADULTOS Y A USTED MISMO. NO INCLUYA EL SERVICIO DOMÉSTICO.
Mean (sd) : 3.9 (1.8)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 4 ≤ 15
IQR (CV) : 2 (0.5)
15 distinct values 262 (12.9%)
ingresos_o1 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] De los siguientes tramos de ingresos mensuales que se presentan, ¿podría Ud. indicarme en cuál de ellos se encuentra su hogar, considerando todos los ingresos líquidos (después de descuentos) por sueldos y salarios de todas las personas que trabaja
Mean (sd) : 10.2 (2.6)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 11 ≤ 14
IQR (CV) : 2 (0.2)
14 distinct values 263 (12.9%)
ticket_o1 [character] ticket
1. 0017f994bc83141c_00f2930d
2. 003b3a93070f0d5b_00f2930d
3. 0059a8545b7baf44_00f2930d
4. 0061529b80dd00c4_00f2930d
5. 006fd328a05d944b_446820f4
6. 00715b534b4dc21b_00f2930d
7. 0073a489b13f28b0_00f2930d
8. 00848b1daac9ff8f_00f2930d
9. 0096f35b4d3b2c2f_00f2930d
10. 009ca4f571572a1b_00f2930d
[ 2022 others ]
1(0.0%)
1(0.0%)
1(0.0%)
1(0.0%)
1(0.0%)
1(0.0%)
1(0.0%)
1(0.0%)
1(0.0%)
1(0.0%)
2022(99.5%)
0 (0.0%)
Indigena1_o1 [character] Indigena1
1. Lienlaf
2. Colipi
3. Levican
4. Mariman
5. Carilao
6. Catrinao
7. Cayupan
8. Lincopi
9. Llanquiman
10. Maliqueo
[ 11 others ]
105(5.2%)
104(5.1%)
103(5.1%)
103(5.1%)
102(5.0%)
102(5.0%)
102(5.0%)
101(5.0%)
101(5.0%)
101(5.0%)
1008(49.6%)
0 (0.0%)
Indigena2_o1 [character] Indigena2
1. Melinao
2. Caripan
3. Huenchu
4. Huaiquimil
5. Huenchual
6. Lincopi
7. Llanquiman
8. Pailahueque
9. Huenten
10. Levican
[ 11 others ]
105(5.2%)
104(5.1%)
104(5.1%)
103(5.1%)
103(5.1%)
103(5.1%)
102(5.0%)
102(5.0%)
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101(5.0%)
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0 (0.0%)
Indigena3_o1 [character] Indigena3
1. Levican
2. Lienlaf
3. Huenchu
4. Huenten
5. Maliqueo
6. Colipi
7. Huaiquipan
8. Huenchual
9. Lincopi
10. Melinao
[ 11 others ]
104(5.1%)
104(5.1%)
103(5.1%)
103(5.1%)
103(5.1%)
102(5.0%)
102(5.0%)
102(5.0%)
102(5.0%)
102(5.0%)
1005(49.5%)
0 (0.0%)
Indigena4_o1 [character] Indigena4
1. Huaiquimil
2. Colipi
3. Mariman
4. Cheuqueman
5. Huenten
6. Lienlaf
7. Carilao
8. Huenchu
9. Levican
10. Lincopi
[ 11 others ]
107(5.3%)
104(5.1%)
103(5.1%)
102(5.0%)
102(5.0%)
102(5.0%)
101(5.0%)
101(5.0%)
101(5.0%)
101(5.0%)
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0 (0.0%)
Europeo1_o1 [character] Europeo1
1. Richards
2. Lyon
3. Schmidt
4. Klein
5. Niklitschek
6. Bunster
7. Edwards
8. Hitschfeld
9. Neumann
10. Zegers
[ 8 others ]
123(6.1%)
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121(6.0%)
120(5.9%)
120(5.9%)
119(5.9%)
119(5.9%)
119(5.9%)
119(5.9%)
119(5.9%)
831(40.9%)
0 (0.0%)
Europeo2_o1 [character] Europeo2
1. Moller
2. Edwards
3. Neumann
4. Niklitschek
5. Campbell
6. Richards
7. Bunster
8. Klein
9. Schmidt
10. Moore
[ 8 others ]
138(6.8%)
134(6.6%)
130(6.4%)
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124(6.1%)
124(6.1%)
122(6.0%)
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115(5.7%)
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Europeo3_o1 [character] Europeo3
1. Campbell
2. Klein
3. Moore
4. Neumann
5. Petersen
6. Richards
7. Walker
8. Werner
9. Bunster
10. Hitschfeld
[ 8 others ]
120(5.9%)
120(5.9%)
120(5.9%)
120(5.9%)
120(5.9%)
120(5.9%)
120(5.9%)
120(5.9%)
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119(5.9%)
834(41.0%)
0 (0.0%)
Europeo4_o1 [character] Europeo4
1. Edwards
2. Hott
3. Zegers
4. Campbell
5. Schmidt
6. Richards
7. Niklitschek
8. Petersen
9. Walker
10. Moller
[ 8 others ]
139(6.8%)
131(6.4%)
131(6.4%)
125(6.2%)
125(6.2%)
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120(5.9%)
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0 (0.0%)
Vasco_Castellano1_o1 [character] Vasco-Castellano1
1. Larraín
2. Tagle
3. Undurraga
4. Ariztía
5. Enríquez
6. Vicuña
7. Baquedano
8. Casanova
9. Otero
10. Zañartu
[ 9 others ]
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109(5.4%)
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108(5.3%)
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107(5.3%)
107(5.3%)
107(5.3%)
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Vasco_Castellano2_o1 [character] Vasco-Castellano2
1. Larraín
2. Ariztía
3. Baquedano
4. Casanova
5. Otero
6. Tagle
7. Undurraga
8. Zañartu
9. Echenique
10. Enríquez
[ 9 others ]
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108(5.3%)
108(5.3%)
108(5.3%)
108(5.3%)
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108(5.3%)
106(5.2%)
106(5.2%)
848(41.7%)
0 (0.0%)
Vasco_Castellano3_o1 [character] Vasco-Castellano3
1. Larraín
2. Casanova
3. Tagle
4. de Sasia
5. Echenique
6. Errázuriz
7. Vicuña
8. Amunategui
9. Astaburuaga
10. Baquedano
[ 9 others ]
209(10.3%)
111(5.5%)
111(5.5%)
108(5.3%)
108(5.3%)
108(5.3%)
108(5.3%)
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106(5.2%)
106(5.2%)
851(41.9%)
0 (0.0%)
Vasco_Castellano4_o1 [character] Vasco-Castellano4
1. Larraín
2. Astaburuaga
3. Echenique
4. Casanova
5. Otero
6. Zañartu
7. Amunategui
8. Baquedano
9. Errázuriz
10. Tagle
[ 9 others ]
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110(5.4%)
108(5.3%)
108(5.3%)
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107(5.3%)
107(5.3%)
107(5.3%)
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Espanol1_o1 [character] Espanol1
1. Gaete
2. Bravo
3. González
4. Escobar
5. Pérez
6. Campos
7. Castro
8. Figueroa
9. Molina
10. Zúñiga
[ 10 others ]
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111(5.5%)
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107(5.3%)
107(5.3%)
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Espanol2_o1 [character] Espanol2
1. Bravo
2. Reyes
3. Castro
4. Valenzuela
5. Correa
6. González
7. Rojas
8. Escobar
9. Molina
10. Muñoz
[ 10 others ]
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111(5.5%)
109(5.4%)
109(5.4%)
108(5.3%)
108(5.3%)
108(5.3%)
107(5.3%)
107(5.3%)
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Espanol3_o1 [character] Espanol3
1. Campos
2. Molina
3. Reyes
4. Castro
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6. Díaz
7. Salas
8. Vergara
9. Correa
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[ 10 others ]
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110(5.4%)
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109(5.4%)
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108(5.3%)
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107(5.3%)
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Espanol4_o1 [character] Espanol4
1. Molina
2. Valenzuela
3. Vergara
4. Castro
5. Correa
6. Díaz
7. Campos
8. Gallardo
9. González
10. Muñoz
[ 10 others ]
110(5.4%)
109(5.4%)
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108(5.3%)
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676(33.3%)
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get_ahead_issp09_DO_get_ahead [numeric] get-ahead-issp09 - Display Order get-ahead 1 distinct value
1:2004(100.0%)
28 (1.4%)
experiment [character]
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2. Control cigarrillos
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10. 009ca4f571572a1b
[ 2022 others ]
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StartDate_o2 [POSIXct, POSIXt] Start Date
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1368 distinct values 662 (32.6%)
Status_o2 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Response Type 1 distinct value
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consen_o2 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] PROYECTO ECONOMÍA MORAL DE LA MERITOCRACIA Y PREFERENCIAS REDISTRIBUTIVAS INFORMACIÓN Usted ha sido invitado(a) a participar en la investigación “Economía moral de la meritocracia y preferencias redistributivas.” Su objetivo es analiz 1 distinct value
1:1370(100.0%)
662 (32.6%)
sexo_o2 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] ¿Cuál es su sexo?
Min : 1
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edad_o2 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] ¿Cuál es su edad?
Mean (sd) : 3.3 (1.5)
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1 ≤ 3 ≤ 6
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educ_o2 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] ¿Cuál es su mayor nivel educacional alcanzado?
Mean (sd) : 6.4 (1.8)
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2:2(0.1%)
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662 (32.6%)
check_sbruto_o2 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] ¿Qué entiende usted por salario bruto?
Min : 1
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1:169(13.6%)
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merit_perc_effort [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Pensando en la sociedad chilena, ¿En qué medida se encuentra usted de acuerdo o en desacuerdo con cada una de las siguientes afirmaciones? - Quienes más se esfuerzan logran obtener mayores recompensas que quienes se esfuerzan menos.
Mean (sd) : 3.6 (1.2)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 4 ≤ 5
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797 (39.2%)
merit_perc_talent [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Pensando en la sociedad chilena, ¿En qué medida se encuentra usted de acuerdo o en desacuerdo con cada una de las siguientes afirmaciones? - Quienes poseen más talento logran obtener mayores recompensas que quienes poseen menos talento.
Mean (sd) : 3.4 (1.1)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 3 ≤ 5
IQR (CV) : 1 (0.3)
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797 (39.2%)
merit_perc_wpart [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Pensando en la sociedad chilena, ¿En qué medida se encuentra usted de acuerdo o en desacuerdo con cada una de las siguientes afirmaciones? - Quienes tienen padres ricos logran salir adelante.
Mean (sd) : 3.8 (1.2)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 4 ≤ 5
IQR (CV) : 2 (0.3)
1:59(4.8%)
2:112(9.1%)
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4:366(29.6%)
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797 (39.2%)
merit_perc_netw [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Pensando en la sociedad chilena, ¿En qué medida se encuentra usted de acuerdo o en desacuerdo con cada una de las siguientes afirmaciones? - Quienes tienen buenos contactos logran salir adelante.
Mean (sd) : 3.9 (1.1)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 4 ≤ 5
IQR (CV) : 2 (0.3)
1:66(5.3%)
2:95(7.7%)
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797 (39.2%)
merit_pref_effort [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Pensando en la sociedad chilena, ¿En qué medida se encuentra usted de acuerdo o en desacuerdo con cada una de las siguientes afirmaciones? - Quienes más se esfuerzan deberían obtener mayores recompensas que quienes se esfuerzan menos.
Mean (sd) : 4.3 (0.9)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 5 ≤ 5
IQR (CV) : 1 (0.2)
1:16(1.3%)
2:36(2.9%)
3:159(12.9%)
4:352(28.5%)
5:672(54.4%)
797 (39.2%)
merit_pref_talent [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Pensando en la sociedad chilena, ¿En qué medida se encuentra usted de acuerdo o en desacuerdo con cada una de las siguientes afirmaciones? - Quienes poseen más talento deberían obtener mayores recompensas que quienes poseen menos talento.
Mean (sd) : 3.5 (1.1)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 4 ≤ 5
IQR (CV) : 1 (0.3)
1:62(5.0%)
2:158(12.8%)
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4:337(27.3%)
5:302(24.5%)
797 (39.2%)
merit_pref_wpart [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Pensando en la sociedad chilena, ¿En qué medida se encuentra usted de acuerdo o en desacuerdo con cada una de las siguientes afirmaciones? - Está bien que quienes tienen padres ricos salgan adelante.
Mean (sd) : 2.9 (1.2)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 3 ≤ 5
IQR (CV) : 2 (0.4)
1:207(16.8%)
2:261(21.1%)
3:390(31.6%)
4:247(20.0%)
5:130(10.5%)
797 (39.2%)
merit_pref_netw [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Pensando en la sociedad chilena, ¿En qué medida se encuentra usted de acuerdo o en desacuerdo con cada una de las siguientes afirmaciones? - Está bien que quienes tienen buenos contactos salgan adelante.
Mean (sd) : 2.5 (1.1)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 2 ≤ 5
IQR (CV) : 1 (0.4)
1:242(19.6%)
2:390(31.6%)
3:387(31.3%)
4:143(11.6%)
5:73(5.9%)
797 (39.2%)
merit_scale_DO_merit_perc_effort [numeric] Pensando en la sociedad chilena, ¿En qué medida se encuentra usted de acuerdo o en desacuerdo con cada una de las siguientes afirmaciones? - Display Order merit_perc_effort
Mean (sd) : 4.5 (2.3)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 5 ≤ 8
IQR (CV) : 4.5 (0.5)
1:160(13.0%)
2:149(12.1%)
3:148(12.0%)
4:148(12.0%)
5:161(13.0%)
6:147(11.9%)
7:161(13.0%)
8:161(13.0%)
797 (39.2%)
merit_scale_DO_merit_perc_talent [numeric] Pensando en la sociedad chilena, ¿En qué medida se encuentra usted de acuerdo o en desacuerdo con cada una de las siguientes afirmaciones? - Display Order merit_perc_talent
Mean (sd) : 4.6 (2.4)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 5 ≤ 8
IQR (CV) : 5 (0.5)
1:158(12.8%)
2:153(12.4%)
3:158(12.8%)
4:131(10.6%)
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7:145(11.7%)
8:186(15.1%)
797 (39.2%)
merit_scale_DO_merit_perc_wpart [numeric] Pensando en la sociedad chilena, ¿En qué medida se encuentra usted de acuerdo o en desacuerdo con cada una de las siguientes afirmaciones? - Display Order merit_perc_wpart
Mean (sd) : 4.5 (2.3)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 5 ≤ 8
IQR (CV) : 4 (0.5)
1:160(13.0%)
2:148(12.0%)
3:139(11.3%)
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5:166(13.4%)
6:149(12.1%)
7:155(12.6%)
8:161(13.0%)
797 (39.2%)
merit_scale_DO_merit_perc_netw [numeric] Pensando en la sociedad chilena, ¿En qué medida se encuentra usted de acuerdo o en desacuerdo con cada una de las siguientes afirmaciones? - Display Order merit_perc_netw
Mean (sd) : 4.4 (2.3)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 4 ≤ 8
IQR (CV) : 4 (0.5)
1:168(13.6%)
2:143(11.6%)
3:173(14.0%)
4:169(13.7%)
5:136(11.0%)
6:161(13.0%)
7:142(11.5%)
8:143(11.6%)
797 (39.2%)
merit_scale_DO_merit_pref_effort [numeric] Pensando en la sociedad chilena, ¿En qué medida se encuentra usted de acuerdo o en desacuerdo con cada una de las siguientes afirmaciones? - Display Order merit_pref_effort
Mean (sd) : 4.5 (2.3)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 4 ≤ 8
IQR (CV) : 3 (0.5)
1:149(12.1%)
2:144(11.7%)
3:168(13.6%)
4:174(14.1%)
5:156(12.6%)
6:138(11.2%)
7:166(13.4%)
8:140(11.3%)
797 (39.2%)
merit_scale_DO_merit_pref_talent [numeric] Pensando en la sociedad chilena, ¿En qué medida se encuentra usted de acuerdo o en desacuerdo con cada una de las siguientes afirmaciones? - Display Order merit_pref_talent
Mean (sd) : 4.5 (2.3)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 5 ≤ 8
IQR (CV) : 4 (0.5)
1:156(12.6%)
2:160(13.0%)
3:137(11.1%)
4:163(13.2%)
5:151(12.2%)
6:166(13.4%)
7:159(12.9%)
8:143(11.6%)
797 (39.2%)
merit_scale_DO_merit_pref_wpart [numeric] Pensando en la sociedad chilena, ¿En qué medida se encuentra usted de acuerdo o en desacuerdo con cada una de las siguientes afirmaciones? - Display Order merit_pref_wpart
Mean (sd) : 4.5 (2.3)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 5 ≤ 8
IQR (CV) : 4 (0.5)
1:142(11.5%)
2:166(13.4%)
3:157(12.7%)
4:143(11.6%)
5:151(12.2%)
6:163(13.2%)
7:159(12.9%)
8:154(12.5%)
797 (39.2%)
merit_scale_DO_merit_pref_netw [numeric] Pensando en la sociedad chilena, ¿En qué medida se encuentra usted de acuerdo o en desacuerdo con cada una de las siguientes afirmaciones? - Display Order merit_pref_netw
Mean (sd) : 4.5 (2.3)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 4 ≤ 8
IQR (CV) : 4 (0.5)
1:142(11.5%)
2:172(13.9%)
3:155(12.6%)
4:150(12.1%)
5:164(13.3%)
6:157(12.7%)
7:148(12.0%)
8:147(11.9%)
797 (39.2%)
ess_ind_o2 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] ¿Dónde se ubicaría usted en la sociedad chilena?
Mean (sd) : 41.5 (1.6)
min ≤ med ≤ max:
36 ≤ 41 ≤ 46
IQR (CV) : 1 (0)
11 distinct values 797 (39.2%)
estsubj_familiar_o2 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Estatus subjetivo familia origen
Mean (sd) : 5.1 (1.9)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 5 ≤ 11
IQR (CV) : 2 (0.4)
11 distinct values 1621 (79.8%)
estsubj_hijos_o2 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Estatus subjetivo hijos
Mean (sd) : 6.9 (1.9)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 7 ≤ 11
IQR (CV) : 2 (0.3)
11 distinct values 1621 (79.8%)
estsubj_ind_pas_o2 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Estatus subjetivo individual pasado (2000)
Mean (sd) : 5.3 (1.9)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 5 ≤ 11
IQR (CV) : 2 (0.4)
11 distinct values 1619 (79.7%)
estsubj_ind_futu_o2 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Estatus subjetivo individual futuro (2035)
Mean (sd) : 6.3 (2)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 6 ≤ 11
IQR (CV) : 3 (0.3)
11 distinct values 1621 (79.8%)
soc_pres_o2 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Respecto a la sociedad chilena del presente, ¿dónde se ubican la mayoría de los chilenos?
Mean (sd) : 4.9 (1.4)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 5 ≤ 10
IQR (CV) : 2 (0.3)
1:6(1.5%)
2:10(2.4%)
3:33(8.0%)
4:109(26.6%)
5:135(32.9%)
6:85(20.7%)
7:21(5.1%)
8:5(1.2%)
9:4(1.0%)
10:2(0.5%)
1622 (79.8%)
soc_past_o2 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Pensando en la sociedad chilena del año 2000, ¿dónde se ubicaban la mayoría de los chilenos?
Mean (sd) : 4.8 (1.5)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 5 ≤ 10
IQR (CV) : 2 (0.3)
1:6(1.5%)
2:16(3.9%)
3:51(12.4%)
4:100(24.4%)
5:113(27.6%)
6:79(19.3%)
7:32(7.8%)
8:8(2.0%)
9:2(0.5%)
10:3(0.7%)
1622 (79.8%)
soc_futu_o2 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] Ahora, imagine la sociedad chilena de 2040 ¿dónde se ubicarán la mayoría de los chilenos?
Mean (sd) : 5.8 (1.8)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 6 ≤ 11
IQR (CV) : 2 (0.3)
11 distinct values 1622 (79.8%)
sal_perc_ger_h_o2 [character] El gerente de una Gran Empresa Nacional
1. (Empty string)
2. $5.000.000
3. $10.000.000
4. $20.000.000
5. $4.000.000
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8. $8.000.000
9. $7.000.000
10. $3.000.000
[ 59 others ]
1414(69.6%)
76(3.7%)
65(3.2%)
44(2.2%)
44(2.2%)
43(2.1%)
42(2.1%)
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30(1.5%)
29(1.4%)
210(10.3%)
0 (0.0%)
sal_perc_obr_h_o2 [character] Un trabajador no especializado de una empresa
1. (Empty string)
2. $350.000
3. $400.000
4. $300.000
5. $500.000
6. $320.000
7. $450.000
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9. $321.000
10. $380.000
[ 55 others ]
1414(69.6%)
100(4.9%)
89(4.4%)
69(3.4%)
53(2.6%)
45(2.2%)
34(1.7%)
22(1.1%)
21(1.0%)
19(0.9%)
166(8.2%)
0 (0.0%)
sal_just_ger_h_o2 [character] El gerente de una Gran Empresa Nacional
1. (Empty string)
2. $5.000.000
3. $3.000.000
4. $4.000.000
5. $10.000.000
6. $2.000.000
7. $8.000.000
8. $2.500.000
9. $7.000.000
10. $3.500.000
[ 53 others ]
1415(69.6%)
120(5.9%)
60(3.0%)
57(2.8%)
43(2.1%)
42(2.1%)
34(1.7%)
31(1.5%)
23(1.1%)
22(1.1%)
185(9.1%)
0 (0.0%)
sal_just_obr_h_o2 [character] Un trabajador no especializado de una empresa
1. (Empty string)
2. $500.000
3. $600.000
4. $1.000.000
5. $800.000
6. $700.000
7. $400.000
8. $650.000
9. $450.000
10. $550.000
[ 48 others ]
1415(69.6%)
123(6.1%)
99(4.9%)
57(2.8%)
48(2.4%)
42(2.1%)
40(2.0%)
24(1.2%)
22(1.1%)
19(0.9%)
143(7.0%)
0 (0.0%)
sal_perc_ger_m_o2 [character] La gerenta de una Gran Empresa Nacional
1. (Empty string)
2. $5.000.000
3. $4.000.000
4. $3.000.000
5. $10.000.000
6. $8.000.000
7. $20.000.000
8. $15.000.000
9. $6.000.000
10. $12.000.000
[ 76 others ]
1416(69.7%)
80(3.9%)
69(3.4%)
43(2.1%)
41(2.0%)
35(1.7%)
32(1.6%)
30(1.5%)
26(1.3%)
21(1.0%)
239(11.8%)
0 (0.0%)
sal_perc_obr_m_o2 [character] Una trabajadora no especializada de una empresa
1. (Empty string)
2. $350.000
3. $400.000
4. $320.000
5. $500.000
6. $300.000
7. $450.000
8. $600.000
9. $321.000
10. $380.000
[ 65 others ]
1416(69.7%)
107(5.3%)
68(3.3%)
58(2.9%)
57(2.8%)
55(2.7%)
34(1.7%)
27(1.3%)
24(1.2%)
16(0.8%)
170(8.4%)
0 (0.0%)
sal_just_ger_m_o2 [character] La gerenta de una Gran Empresa Nacional
1. (Empty string)
2. $5.000.000
3. $3.000.000
4. $4.000.000
5. $2.000.000
6. $10.000.000
7. $6.000.000
8. $2.500.000
9. $1.500.000
10. $8.000.000
[ 62 others ]
1416(69.7%)
89(4.4%)
65(3.2%)
60(3.0%)
53(2.6%)
36(1.8%)
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27(1.3%)
26(1.3%)
25(1.2%)
207(10.2%)
0 (0.0%)
sal_just_obr_m_o2 [character] Una trabajadora no especializada de una empresa
1. (Empty string)
2. $500.000
3. $600.000
4. $1.000.000
5. $800.000
6. $700.000
7. $650.000
8. $450.000
9. $400.000
10. $350.000
[ 51 others ]
1416(69.7%)
124(6.1%)
82(4.0%)
57(2.8%)
50(2.5%)
39(1.9%)
32(1.6%)
31(1.5%)
28(1.4%)
25(1.2%)
148(7.3%)
0 (0.0%)
atrib_pob_1 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] En su opinión, ¿con qué frecuencia las siguientes razones podrían ser la causa de la pobreza en Chile? - Falta de habilidad
Mean (sd) : 2.9 (1)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 3 ≤ 5
IQR (CV) : 1 (0.3)
1:115(9.3%)
2:248(20.1%)
3:600(48.7%)
4:185(15.0%)
5:84(6.8%)
800 (39.4%)
atrib_pob_2 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] En su opinión, ¿con qué frecuencia las siguientes razones podrían ser la causa de la pobreza en Chile? - Mala suerte
Mean (sd) : 2.3 (1)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 2 ≤ 5
IQR (CV) : 2 (0.4)
1:316(25.7%)
2:365(29.7%)
3:430(34.9%)
4:72(5.8%)
5:48(3.9%)
801 (39.4%)
atrib_pob_3 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] En su opinión, ¿con qué frecuencia las siguientes razones podrían ser la causa de la pobreza en Chile? - Falta de esfuerzo
Mean (sd) : 3.2 (1.1)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 3 ≤ 5
IQR (CV) : 1 (0.3)
1:99(8.0%)
2:185(15.0%)
3:514(41.8%)
4:245(19.9%)
5:187(15.2%)
802 (39.5%)
atrib_pob_4 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] En su opinión, ¿con qué frecuencia las siguientes razones podrían ser la causa de la pobreza en Chile? - Sistema económico
Mean (sd) : 4.2 (0.9)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 4 ≤ 5
IQR (CV) : 1 (0.2)
1:18(1.5%)
2:43(3.5%)
3:214(17.4%)
4:380(30.8%)
5:577(46.8%)
800 (39.4%)
atrib_pob_5 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] En su opinión, ¿con qué frecuencia las siguientes razones podrían ser la causa de la pobreza en Chile? - Sistema educativo
Mean (sd) : 4.2 (0.8)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 4 ≤ 5
IQR (CV) : 1 (0.2)
1:7(0.6%)
2:35(2.8%)
3:188(15.3%)
4:452(36.7%)
5:550(44.6%)
800 (39.4%)
atrib_pob_DO_atrib_pob_1 [numeric] En su opinión, ¿con qué frecuencia las siguientes razones podrían ser la causa de la pobreza en Chile? - Display Order atrib_pob_1
Mean (sd) : 3 (1.4)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 3 ≤ 5
IQR (CV) : 2 (0.5)
1:234(19.0%)
2:248(20.1%)
3:251(20.4%)
4:245(19.9%)
5:255(20.7%)
799 (39.3%)
atrib_pob_DO_atrib_pob_2 [numeric] En su opinión, ¿con qué frecuencia las siguientes razones podrían ser la causa de la pobreza en Chile? - Display Order atrib_pob_2
Mean (sd) : 3 (1.4)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 3 ≤ 5
IQR (CV) : 2 (0.5)
1:245(19.9%)
2:243(19.7%)
3:262(21.2%)
4:247(20.0%)
5:236(19.1%)
799 (39.3%)
atrib_pob_DO_atrib_pob_3 [numeric] En su opinión, ¿con qué frecuencia las siguientes razones podrían ser la causa de la pobreza en Chile? - Display Order atrib_pob_3
Mean (sd) : 3 (1.4)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 3 ≤ 5
IQR (CV) : 2 (0.5)
1:252(20.4%)
2:256(20.8%)
3:241(19.5%)
4:245(19.9%)
5:239(19.4%)
799 (39.3%)
atrib_pob_DO_atrib_pob_4 [numeric] En su opinión, ¿con qué frecuencia las siguientes razones podrían ser la causa de la pobreza en Chile? - Display Order atrib_pob_4
Mean (sd) : 3 (1.4)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 3 ≤ 5
IQR (CV) : 2 (0.5)
1:254(20.6%)
2:250(20.3%)
3:236(19.1%)
4:246(20.0%)
5:247(20.0%)
799 (39.3%)
atrib_pob_DO_atrib_pob_5 [numeric] En su opinión, ¿con qué frecuencia las siguientes razones podrían ser la causa de la pobreza en Chile? - Display Order atrib_pob_5
Mean (sd) : 3 (1.4)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 3 ≤ 5
IQR (CV) : 2 (0.5)
1:248(20.1%)
2:236(19.1%)
3:243(19.7%)
4:250(20.3%)
5:256(20.8%)
799 (39.3%)
atrib_riq_1 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] En su opinión, ¿con qué frecuencia las siguientes razones podrían ser la causa de la riqueza en Chile? - Talento
Mean (sd) : 3.2 (1)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 3 ≤ 5
IQR (CV) : 1 (0.3)
1:73(5.9%)
2:194(15.7%)
3:556(45.1%)
4:262(21.3%)
5:147(11.9%)
800 (39.4%)
atrib_riq_2 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] En su opinión, ¿con qué frecuencia las siguientes razones podrían ser la causa de la riqueza en Chile? - Suerte
Mean (sd) : 2.8 (1.2)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 3 ≤ 5
IQR (CV) : 1 (0.4)
1:191(15.5%)
2:273(22.2%)
3:479(38.9%)
4:157(12.7%)
5:132(10.7%)
800 (39.4%)
atrib_riq_3 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] En su opinión, ¿con qué frecuencia las siguientes razones podrían ser la causa de la riqueza en Chile? - Trabajo duro
Mean (sd) : 3.3 (1.2)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 3 ≤ 5
IQR (CV) : 1 (0.4)
1:85(6.9%)
2:200(16.3%)
3:461(37.5%)
4:248(20.2%)
5:235(19.1%)
803 (39.5%)
atrib_riq_4 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] En su opinión, ¿con qué frecuencia las siguientes razones podrían ser la causa de la riqueza en Chile? - Sistema económico
Mean (sd) : 4.2 (1)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 4 ≤ 5
IQR (CV) : 1 (0.2)
1:23(1.9%)
2:48(3.9%)
3:211(17.1%)
4:361(29.3%)
5:589(47.8%)
800 (39.4%)
atrib_riq_5 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] En su opinión, ¿con qué frecuencia las siguientes razones podrían ser la causa de la riqueza en Chile? - Sistema educativo
Mean (sd) : 3.9 (1.1)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 4 ≤ 5
IQR (CV) : 2 (0.3)
1:44(3.6%)
2:70(5.7%)
3:299(24.3%)
4:334(27.2%)
5:483(39.3%)
802 (39.5%)
atrib_riq_DO_atrib_riq_1 [numeric] En su opinión, ¿con qué frecuencia las siguientes razones podrían ser la causa de la riqueza en Chile? - Display Order atrib_riq_1
Mean (sd) : 2.9 (1.4)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 3 ≤ 5
IQR (CV) : 2 (0.5)
1:251(20.4%)
2:265(21.5%)
3:256(20.8%)
4:254(20.6%)
5:207(16.8%)
799 (39.3%)
atrib_riq_DO_atrib_riq_2 [numeric] En su opinión, ¿con qué frecuencia las siguientes razones podrían ser la causa de la riqueza en Chile? - Display Order atrib_riq_2
Mean (sd) : 3 (1.4)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 3 ≤ 5
IQR (CV) : 2 (0.5)
1:239(19.4%)
2:262(21.2%)
3:244(19.8%)
4:247(20.0%)
5:241(19.5%)
799 (39.3%)
atrib_riq_DO_atrib_riq_3 [numeric] En su opinión, ¿con qué frecuencia las siguientes razones podrían ser la causa de la riqueza en Chile? - Display Order atrib_riq_3
Mean (sd) : 3 (1.4)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 3 ≤ 5
IQR (CV) : 2 (0.5)
1:252(20.4%)
2:234(19.0%)
3:246(20.0%)
4:246(20.0%)
5:255(20.7%)
799 (39.3%)
atrib_riq_DO_atrib_riq_4 [numeric] En su opinión, ¿con qué frecuencia las siguientes razones podrían ser la causa de la riqueza en Chile? - Display Order atrib_riq_4
Mean (sd) : 3.1 (1.4)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 3 ≤ 5
IQR (CV) : 2 (0.5)
1:228(18.5%)
2:240(19.5%)
3:246(20.0%)
4:252(20.4%)
5:267(21.7%)
799 (39.3%)
atrib_riq_DO_atrib_riq_5 [numeric] En su opinión, ¿con qué frecuencia las siguientes razones podrían ser la causa de la riqueza en Chile? - Display Order atrib_riq_5
Mean (sd) : 3 (1.4)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 3 ≤ 5
IQR (CV) : 2 (0.5)
1:263(21.3%)
2:232(18.8%)
3:241(19.5%)
4:234(19.0%)
5:263(21.3%)
799 (39.3%)
comuna_o2 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] ¿En qué comuna vive?
Mean (sd) : 192.6 (92.6)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 188 ≤ 342
IQR (CV) : 143 (0.5)
71 distinct values 817 (40.2%)
act_prin_o2 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] ¿Cuál de estas situaciones describe mejor su actividad principal durante el último mes?
Mean (sd) : 3 (2.3)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 2 ≤ 9
IQR (CV) : 4 (0.8)
1:545(44.2%)
2:170(13.8%)
3:55(4.5%)
4:80(6.5%)
5:97(7.9%)
6:154(12.5%)
7:110(8.9%)
8:11(0.9%)
9:10(0.8%)
800 (39.4%)
cant_hogar_o2 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] ¿Cuántas personas viven permanentemente en su hogar? INCLUYA GUAGUAS, NIÑOS, ADULTOS Y A USTED MISMO. NO INCLUYA EL SERVICIO DOMÉSTICO.
Mean (sd) : 3.9 (1.7)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 4 ≤ 15
IQR (CV) : 2 (0.4)
13 distinct values 799 (39.3%)
ingresos_o2 [haven_labelled, vctrs_vctr, double] De los siguientes tramos de ingresos mensuales que se presentan, ¿podría Ud. indicarme en cuál de ellos se encuentra su hogar, considerando todos los ingresos líquidos por sueldos y salarios de todas las personas que trabajan remuneradamente, jubila
Mean (sd) : 10.4 (2.4)
min ≤ med ≤ max:
1 ≤ 11 ≤ 14
IQR (CV) : 2 (0.2)
14 distinct values 799 (39.3%)
ticket_o2 [character] ticket
1. (Empty string)
2. 0017f994bc83141c_16c85a5c
3. 003b3a93070f0d5b_16c85a5c
4. 0059a8545b7baf44_16c85a5c
5. 0061529b80dd00c4_16c85a5c
6. 006fd328a05d944b_16c85a5c
7. 00715b534b4dc21b_16c85a5c
8. 009ca4f571572a1b_16c85a5c
9. 0191331ac51c9761_16c85a5c
10. 01b2ca2878949588_16c85a5c
[ 1361 others ]
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1(0.0%)
1(0.0%)
1(0.0%)
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1(0.0%)
1(0.0%)
1(0.0%)
1(0.0%)
1(0.0%)
1361(67.0%)
0 (0.0%)
Indigena1_o2 [character] Indigena1
1. (Empty string)
2. Huenten
3. Carilao
4. Cayupan
5. Huenulef
6. Lincopi
7. Maliqueo
8. Caripan
9. Cheuqueman
10. Huaiquimil
[ 11 others ]
662(32.6%)
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70(3.4%)
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70(3.4%)
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69(3.4%)
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0 (0.0%)
Indigena2_o2 [character] Indigena2
1. (Empty string)
2. Huenchual
3. Cayupan
4. Colipi
5. Huaiquipan
6. Huenten
7. Llanquiman
8. Mariman
9. Caripan
10. Catrinao
[ 11 others ]
662(32.6%)
71(3.5%)
70(3.4%)
70(3.4%)
70(3.4%)
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70(3.4%)
70(3.4%)
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69(3.4%)
741(36.5%)
0 (0.0%)
Indigena3_o2 [character] Indigena3
1. (Empty string)
2. Caripan
3. Huenchual
4. Huenten
5. Huenulef
6. Colipi
7. Maliqueo
8. Cayupan
9. Huaiquimil
10. Huenchu
[ 11 others ]
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71(3.5%)
71(3.5%)
71(3.5%)
70(3.4%)
70(3.4%)
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69(3.4%)
69(3.4%)
738(36.3%)
0 (0.0%)
Indigena4_o2 [character] Indigena4
1. (Empty string)
2. Carilao
3. Huaiquimil
4. Catrinao
5. Cayupan
6. Huenchual
7. Mariman
8. Huenchu
9. Huenulef
10. Lincopi
[ 11 others ]
662(32.6%)
71(3.5%)
71(3.5%)
70(3.4%)
70(3.4%)
70(3.4%)
70(3.4%)
69(3.4%)
69(3.4%)
69(3.4%)
741(36.5%)
0 (0.0%)
Europeo1_o2 [character] Europeo1
1. (Empty string)
2. Hott
3. Lyon
4. Niklitschek
5. Schmidt
6. Werner
7. Zegers
8. Bunster
9. Petersen
10. Campbell
[ 8 others ]
662(32.6%)
83(4.1%)
83(4.1%)
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82(4.0%)
82(4.0%)
82(4.0%)
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81(4.0%)
80(3.9%)
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0 (0.0%)
Europeo2_o2 [character] Europeo2
1. (Empty string)
2. Lyon
3. Werner
4. Hitschfeld
5. Walker
6. Hott
7. Richards
8. Bunster
9. Moore
10. Petersen
[ 8 others ]
662(32.6%)
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80(3.9%)
80(3.9%)
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Europeo3_o2 [character] Europeo3
1. (Empty string)
2. Hitschfeld
3. Petersen
4. Werner
5. Lyon
6. Moller
7. Moore
8. Niklitschek
9. Hott
10. Campbell
[ 8 others ]
662(32.6%)
83(4.1%)
83(4.1%)
83(4.1%)
82(4.0%)
82(4.0%)
82(4.0%)
82(4.0%)
81(4.0%)
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0 (0.0%)
Europeo4_o2 [character] Europeo4
1. (Empty string)
2. Bunster
3. Moore
4. Walker
5. Zegers
6. Moller
7. Hott
8. Schmidt
9. Hitschfeld
10. Werner
[ 8 others ]
662(32.6%)
95(4.7%)
94(4.6%)
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91(4.5%)
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79(3.9%)
582(28.6%)
0 (0.0%)
Vasco_Castellano1_o2 [character] Vasco-Castellano1
1. (Empty string)
2. Larraín
3. Errázuriz
4. Undurraga
5. Enríquez
6. Irarrázaval
7. Ampuero
8. de Sasia
9. Echenique
10. Tagle
[ 9 others ]
662(32.6%)
143(7.0%)
75(3.7%)
75(3.7%)
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73(3.6%)
73(3.6%)
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0 (0.0%)
Vasco_Castellano2_o2 [character] Vasco-Castellano2
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2. Larraín
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10. Casanova
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2. Larraín
3. Errázuriz
4. Zañartu
5. Enríquez
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8. Echenique
9. Amunategui
10. Ariztía
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2. Gallardo
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9. Vergara
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2021-12-06

Relación con las empresas

Contacto con empresas

  • Términos de Referencia del estudio panel (ver aquí)

  • Las empresas con las que cotizamos para el estudio panel fueron tres:

  1. Netquest () - Daniela Fernandez
  2. Ipsos () - Dolores Fernandez
  3. Oferwise (Formulario sitio web - ) - Rocío Riquelme

La empresa seleccionada fue Netquest